新加坡港用演算法讓船少等一晚——高雄港在等什麼？

上個月和一位在新加坡港務集團（PSA）做排程系統的朋友吃飯，他隨口說了一句讓我放下筷子的話:「我們現在每艘船平均少等一晚。」

一晚。聽起來不起眼對吧？但全球航運業的時間就是金錢到了荒謬的程度——一艘大型貨櫃輪每天燒掉的燃料和港口費是以數萬美元計算的。乘上新加坡每年十幾萬艘次的船舶，這不是小錢。

問題來了:這真的是「量子」的功勞嗎？

先講清楚他們到底做了什麼

PSA 用的不是你想像中那種放在稀釋製冷機裡、零下 273 度的超導量子電腦。他們用的是所謂「量子啟發」（quantum-inspired）演算法——這四個字是整個故事的關鍵，也是整個產業最會踩的灰色地帶。

所謂量子啟發，說白了就是:借用量子退火（quantum annealing）和量子穿隧效應的數學框架，寫成可以在經典電腦上跑的演算法。D-Wave 這家公司是這個領域的老面孔，他們的量子退火機確實有真實的量子位元，但那是另一種架構，和 IBM Condor（1,121 個超導物理量子位元）或 Google Sycamore 那種通用閘級量子電腦完全不是同一回事。

船舶泊位分配本質上是一個組合最佳化問題——NP-hard 那種。變數包含潮汐、船速、貨櫃轉運依賴、吊橋維修時段。這種問題的解空間隨船舶數量呈爆炸式成長，傳統的整數規劃求解器跑到某個規模就開始喘。

量子退火的思路是:把問題映射成一個能量地景（energy landscape），讓系統自然「沉降」到低能量態——也就是好的解。量子穿隧效應理論上能讓系統穿過經典模擬退火爬不過去的能量山。聽起來很美。

但這裡有個誠實的問題

坦白講，2023 年以來多篇論文（包括南加州大學對 D-Wave 系統的那篇著名獨立評估的後續研究）都顯示:在許多實務最佳化問題上，調校得好的經典演算法——模擬退火、平行回火、甚至 Tabu search——表現得跟量子退火機不相上下，有時還更好。

所以當 PSA 說「用了量子技術省了一晚」，我第一個反應是:省那一晚的，到底是量子性，還是工程師終於有預算把排程系統整個重寫一遍？

我的猜測（而且我願意承認這只是猜測）:八成是後者。把「量子」標籤貼上去，預算好過、新聞好發、 talent 好招。演算法確實變好了，錢也確實省了——但物理學家在旁邊看得有點尷尬。

那真正的量子電腦什麼時候派得上用場？

這裡必須把帳算清楚。目前的排程問題，經典運算綽綽有餘。真正的量子優勢（quantum advantage）需要容錯量子電腦——而那需要邏輯量子位元。

記住這個數字比例:用超導量子位元做表面碼（surface code）錯誤校正，一個邏輯量子位元大約需要 1,000 個物理量子位元。IBM 的 Condor 有 1,121 個物理量子位元——聽起來很多，但換算下來勉強湊出一個邏輯量子位元。一個。你要跑 Shor's algorithm 破解 RSA-2048？大概需要幾千個邏輯量子位元，也就是數百萬個高保真度的物理量子位元。而且目前超導系統的雙量子位元閘保真度約 99.5% 左右，距離大規模 QEC 需要的 99.9% 以上還有一段路。

離子阱（IonQ、Quantinuum）保真度漂亮得多，門檻達到 99.9%，但速度慢、擴展難。中性原子（QuEra、Pasqal）這兩年聲勢很旺，糾纏規模確實在進步。

五年內？航運排程不會用容錯量子電腦。十年？也許有混合式的方案出現，量子處理器處理問題中最頑固的那一小塊，經典系統處理剩下的。

那高雄港在等什麼？

說白了:等一個合理的商業理由。台灣港務公司不是沒在看，但新加坡的邏輯其實不是「量子好用」，而是「新加坡整個國家把量子當戰略投資」——新加坡國立大學的量子工程中心背後是國家級預算。PSA 願意當白老鼠，因為他們輸不起區域樞紐的地位。

高雄港的處境不同。轉運量、腹地、政治因素都讓它更保守。你真的覺得一套量子啟發演算法能逆轉港埠競爭力嗎？不能。但一套更好的排程系統可以省 3-5% 的作業成本，而「量子」只是讓這件事在董事會裡更好推。

諷刺的是，最誠實的做法——承認這是經典演算法工程的最佳化——反而拿不到預算。

這才是 2026 年量子產業的真實面貌。不是量子躍進，是行銷物理學。

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